在用这个阿里大于发送短信的时候，首先应该详细的去阅读阿里短信服务的说明，我之前自己写的时候是用用于企业发送短信的，用的是企业账号申请的签名和短信模板，个人好像不可以使用，即便可以使用但是签名必须是自己的真实姓名才可以。接下来说一下基本步骤：首先阅读阿里短信服务官方文档，然后申请accesskeyId和accessKeySecret,接着去申请短信签名，这个需要网址域名获取企业的三证合一证件。接下来
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2024-08-27 14:37:59
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一.认识验证码图片 下面提供几种163相册的验证码图片样例: &
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2023-12-29 21:35:34
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作者: ubunoon 目前不少系统的验证码做得越来越复杂，人眼都难以识别，尤其是QQ之类的验证码，想要识别，太难了。 现在有这样一个验证码： 一般的验证码识别，都是先进行前处理，然后分割，在进行识别。这个验证码没有其他噪音，但存在一条横穿的曲线干扰，并且验证码中字体是粘连在一起的。 如果不将干扰曲线去除，那么整个识别将会受到一定的影响，为此，先要去掉这条曲线，
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2024-01-09 16:20:01
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验证码识别的学习与讨论，现在卡住了，希望大神给个方向 代码很搓，就是实验，Delphi我也不是很熟。（一） 去干扰线首先，验证码图片是这样子的，28像素高。100像素宽，有干扰线(还与文字同色的)，干扰点。随机颜色，随机旋转角度首先，我尝试去干扰线，通过函数的形式计算破坏红色数字的完整性，我采用遍历单列，如果列里有只有2个红色像素点的话，就变成白色去除红色 判断颜色我使用的是RGB中R的
验证码开发过程中的3个误区： 1、 背景干扰：干扰线、干扰点、干扰图，基本没有，程序很容易通过高亮度调节去除掉。2、 字符旋转：破解机器人通过数次学习、旋转之后，能够得到90%以上的正确识别率，采用常规字体，能够得到接近100%的识别。3、 随机间距：基本没用，采用提取高亮度之后，采用图片切割的方法，很容易就将随机间距消灭掉。 防止被破解：1
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2024-08-09 17:02:45
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对于验证码叙述，可以见上文我们身边的验证码技术。其中我们得知验证码识别流程如下图第一个主要步骤是数据预处理。例子一般的国内的验证都比较喜欢加上噪点，再加上一些干扰线，来扰乱视线。但是这些噪声，对于计算机识别程序来说，基本上没起到什么干扰。我们来看看下面的验证码，这个是随机选择的15张验证码。左边为原图，右边的为处理过的图片。其中干扰线我们识别出来后用红色将其标记，噪点标红看不清楚我就直接去掉了。这
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2023-11-26 19:11:52
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这是第三篇，也是该系列的最后一篇，先看样图。图1 样图看到上面这张图，最头疼的就是那两条一横一竖两条干扰线了，前前后后想了很久，最后有了想法。1. 干扰线识别对于这两条干扰线，关键就是怎么看待这两条线了，用什么样的办法进行去进行建模，用来"逼近"这两条线。在观察了很多样本之后，得出下面的结论：干扰线本身可以看作是一个连续函数的图像，可以这么做的理由是一条干扰线是一个整体，并且大多是手工造成或者由随
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2023-09-14 16:34:11
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简单验证码的识别基本步骤：灰度读取、二值化、分割、CNN训练识别加入干扰线的验证码识别：若干扰线的颜色和字符不同，则直接将颜色不一致的线条所在像素修改为背景色若干扰线的颜色和字符相同，考虑干扰线的粗细和字符粗细比较若干扰线较细，可以通过这两种方法去掉：若干扰线较粗，则可以类似第一种方法，计算干扰线附近像素点的数目，大于某个阈值就确定为干扰线的部分若干扰线和字符颜色一致，大小相差不多，目前还没想出什
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2023-12-12 16:12:22
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# Java 去除验证码干扰线的实现
在现代网络应用中，验证码是用来防止恶意自动程序（如爬虫、黑客等）进行攻击的一种手段。然而，验证码中可能会有干扰线，给 OCR（光学字符识别）等技术带来了挑战。本文将讨论如何使用 Java 去除验证码中的干扰线，指导你每一步的实现。
## 处理流程概述
我们将分为以下几个步骤来完成去除验证码干扰线的任务：
| 步骤 | 描述
# 用Java实现验证码干扰线去除的详细指南
在图像处理领域，验证码常常会加上一些干扰线以增强其安全性。在一些情况下，开发者可能需要处理这些干扰线，比如用于测试或进一步的图像分析。本文将向您介绍如何在Java中去除这些干扰线的基本流程。
## 处理流程
下表展示了去除验证码干扰线的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-23 03:59:08
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这是第三篇，也是该系列的最后一篇，先看样图。图1 样图看到上面这张图，最头疼的就是那两条一横一竖两条干扰线了，前前后后想了很久，最后有了想法。1. 干扰线识别对于这两条干扰线，关键就是怎么看待这两条线了，用什么样的办法进行去进行建模，用来"逼近"这两条线。在观察了很多样本之后，得出下面的结论：干扰线本身可以看作是一个连续函数的图像，可以这么做的理由是一条干扰线是一个整体，并且大多是手工造成或者由随
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2024-01-03 10:35:16
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这个项目是在研一下学期的时候导师给我们的分配的一个项目，虽然叫做扔垃圾行为识别，但这个东西是一通百通的，我更愿意叫它行为识别或者动作识别。项目过程在刚开始这个项目的时候导师说了一个解决方案就是使用图片分类器去解决这个问题（这里已经开始埋下了一个坑），所以我就想着把视频中那些扔垃圾的帧截取成图片保存下来打上标签再拿到yolov5中去训练，但是视频太长了，总共的帧保守估计也有几十万帧了人工去挑选的话实
# Python验证码去除干扰
## 介绍
验证码（Captcha）是为了确认用户是真人而设计的一种人机识别技术。在互联网广泛应用的同时，验证码也成为了信息爬取和自动化攻击的障碍。为了提高自动化识别验证码的难度，开发者通常会在验证码图片上添加一些干扰元素，如噪点、干扰线等，以增加机器识别的困难度。但是，这些干扰元素也会给真实用户带来不便。
本文将介绍如何使用Python去除验证码图片中的干扰元
原创
2023-09-08 04:10:24
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[在上一篇文章中，我们使用sklearn对验证码进行了识别，为了提高识别率，今天来进行进一步优化。 观察验证码后，发现还可以对其进行旋转处理，这个验证码旋转角度在-30～30一、验证码识别的概念机器识别图片主要的三个步骤为消去背景、切割字符、识别字符。而现有的字符验证码也针对这三个方面来设计强壮的验证码。以下简图帮助大家理解验证码识别的流程：二、处理流程其中最为关键的就是好图像处理这一步了。图像处
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2023-10-28 11:28:24
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需要模拟精灵v7.15 下载：http://www.yhhe.net/bbs/dispbbs.asp?boardID=4&ID=2851&page=1模拟精灵识别验证码的能用是强大的，一个函数即可以去除杂色杂点，但是有时候验证码中有大量的干扰线，并且位置随机变动的太历害，这时候我们在处理验证码以前首先去除这些干扰线并准确的去除背景提取字符．下面是一个模拟精灵初步处理后的
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2024-06-15 10:18:50
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1、如何设前景/背景的分界值 UnCodebase类中有一个GetPicValidByValue( int dgGrayValue) 函数，可以得到前景的有效区域，常有人问我前景/背景的分界值dgGrayValue是如何确定的（常用的是灰度128）。这个值的获取是有数学算法，叫最大类间方差法，即图像的前后景的平方差为最大时的值就是我们关心的
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2024-05-21 16:02:19
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预处理：1.二值化：是图片变成只有0和255像素值得黑白图片2.膨胀：胖一圈3.腐蚀：瘦一圈 去燥：1.噪点： 直接判断周围8个点有没有像素，没有就置为白2.噪线：（和背景颜色不一样的噪线）用颜色不一样这点做文章，eg.噪线是绿色，验证码是黑色，则因为黑色的RGB值相差不大，但是绿色的G值比R,B值都大，所以很容易就可以去除3.噪线：（和背景颜色差不多一样的噪线）但是噪线的所有像素点的R
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2024-05-24 22:50:29
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简介爬虫在抓网站数据时，不可避免要和验证码做长久斗争。当然能绕过最好，但是总有绕不过的验证码，此时，对于简单的可以尝试破解，有难度的对接打码平台。现在验证码多种多样，点选，滑动，英文字母组合等，接下来简单的聊一聊英文字母组合中的这两种验证码的破解。 流程识别英文字母组合验证码的一般步骤通常是
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2024-01-17 07:02:15
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大致介绍在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：1、计算验证码2、滑块验证码3、识图验证码4、语音验证码这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。识别验证码通常是这几个步骤：1、灰度处理2、二值化3、去除边框(如果有的话)4、降噪5、切割字符或者倾斜度矫正6、
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2023-07-08 19:19:25
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做一个简单的Web图形验证码先来说说为什么会有验证码这么个反人类的玩意 每次输入验证码 365°的都是错误 然后重新输入 随着时间的推移 验证码这玩意 越来越高级越来越难 某班的验证码还是汉字 简直了 但是呢 深处互联网时代 这个验证码可以说说 必不可少的 怎么说呢 举个简单的 ? 现在有一个系统需要登录登出 那注册也是必不可少的吧 如果现在注册没有验证码 那注册账号 就显得简单多了 那么问题来了
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2024-05-09 13:35:16
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